| name | transport-logistics-ai |
| description | Compétence en recherche en transport et logistique assistés par IA. Couvre l'optimisation de trafic, la logistique intelligente, les véhicules autonomes, la gestion de flotte, la planification de tournées, les chaînes d'approvisionnement, la mobilité urbaine, le transport multimodal, et la logistique du dernier kilomètre. |
| domain | research |
| keywords | ["transport-logistics","smart-mobility","vehicle-routing","autonomous-vehicles","supply-chain-ai","last-mile-delivery","traffic-optimization","VRP"] |
Compétence : Recherche en Transport et Logistique Assistés par IA
Présentation
Cette compétence couvre l'application de l'intelligence artificielle, de l'optimisation combinatoire et du machine learning au secteur du transport et de la logistique. Elle intègre la gestion de flotte, la planification de tournées, les chaînes d'approvisionnement, la mobilité urbaine intelligente, les véhicules autonomes et la logistique du dernier kilomètre.
Domaines de Recherche
1. Optimisation de Trafic et Mobilité Urbaine
- Prévision de Trafic : Modèles de prédiction de flux (LSTM, Transformers, STGCN, Graph Neural Networks).
- Feux Intelligents : Contrôle adaptatif des feux de signalisation via RL (Traffic Signal Control).
- Gestion de Congestion : Détection et prédiction de congestion, routage alternatif dynamique.
- Modèles de Foule : TGF26 — modèles de trafic et mouvements de foule, simulation de flux piétonniers.
- Mobilité en tant que Service (MaaS) : Plateformes intégrées multi-modales, pricing dynamique.
- Transport Intelligent : ITS (Intelligent Transportation Systems), V2X communication.
2. Véhicules Autonomes
- Conduite Autonome : Niveaux SAE 3-5, perception, planification et contrôle.
- Perception : Détection d'objets (LIDAR, caméra, radar), segmentation sémantique, depth estimation.
- Planification de Trajectoire : Path planning (A*, RRT, MPC), decision making.
- End-to-End Driving : Modèles de conduite de bout en bout (imitiation learning, RL).
- Coordination de Flotte Autonome : Platooning, gestion de flotte de taxis autonomes.
- Sécurité et Validation : Vérification formelle, simulation de scénarios rares, safety cases.
3. Gestion de Flotte et Optimisation de Tournées
- VRP Classique : Vehicle Routing Problem — formulations, solveurs exacts et heuristiques.
- CVRP : Capacitated VRP avec contraintes de capacité, fenêtres de temps (VRPTW).
- Tournées Dynamiques : Dynamic VRP avec requêtes en temps réel, re-optimisation.
- ML pour Logistique : Prédiction de temps de trajet, clustering de livraisons, appariement offre-demande.
- Fleet Sizing : Dimensionnement optimal de flotte sous incertitude.
- Affectation de Véhicules : Assignment optimal des véhicules aux routes, équilibrage.
4. Chaîne d'Approvisionnement
- Gestion des Stocks : Optimisation de stock multi-échelon, politique (s, S), sécurité de stock.
- Prévision de Demande : Séries temporelles, ML pour prévision multi-produits, saisonnalité.
- Optimisation Supply Chain : Network design, localisation d'entrepôts, flux logistiques.
- Supply Chain Verte : Logistique durable, réduction d'émissions, optimisation carbone.
- Résilience et Risques : Détection de perturbations, reconfiguration dynamique.
- Blockchain Logistique : Traçabilité, smart contracts pour la supply chain.
5. Logistique du Dernier Kilomètre
- Optimisation de Livraison : Tournées urbaines, delivery slots, consolidation de colis.
- Drones de Livraison : Routing de drones, coordination drone-camion, contraintes de vol.
- Robots de Livraison : Robots autonomes de trottoir (sidewalk delivery), flottes robotiques.
- Click & Collect : Optimisation de points de retrait, lockers intelligents.
- Livreurs et Crowdsourcing : Gig economy, affectation dynamique de livreurs (Uber Eats, Deliveroo).
6. Transport Multimodal
- Intermodalité : Coordination train-route-mer, optimisation de transbordement.
- Hubs Logistiques : Conception et opération de plateformes multimodales.
- Cargaison et Fret : Optimisation de chargement (container loading, palletizing), fret aérien.
- Cross-docking : Coordination de flux entrant/sortant, synchronisation.
Catégories arXiv et Sources
| Catégorie | Description |
|---|
| cs.RO | Robotics (véhicules autonomes, robots logistiques) |
| cs.AI | Artificial Intelligence |
| cs.LG | Machine Learning |
| math.OC | Optimization and Control |
| cs.MA | Multiagent Systems |
Conférences et Journaux Clés
- IEEE ITSC (Intelligent Transportation Systems Conference)
- Transportation Research Part C (Emerging Technologies)
- European Conference on Operational Research (EURO)
- INFORMS Annual Meeting
- TSL Conference (Transportation Science and Logistics)
- RLC (Robotics, Logistics, and Control)
Articles Notables
- "Delay-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Counter-UAS" (IROS 2026)
- "Attention-Based Traffic Flow Prediction with Spatiotemporal Graph Convolutional Networks"
- "Deep Reinforcement Learning for Dynamic Vehicle Routing"
- "Autonomous Vehicle Platooning: A Survey of Control and Coordination Methods"
- "Last-Mile Delivery with Drones and Trucks: Optimization Models"
- "Supply Chain Resilience: AI-Driven Risk Detection and Mitigation"
- "Graph Neural Networks for Traffic Forecasting: A Comprehensive Survey"
- "TGF26: Traffic and Granular Flow Models for Urban Mobility"
Méthodologie de Recherche
- Formulation du problème : Identifier contraintes (temps, capacité, coût, fenêtres).
- Collecte de données : GPS traces, données de trafic historiques, ordres de livraison.
- Choix de l'approche :
- Optimisation exacte pour problèmes de taille modérée (CPLEX, Gurobi, OR-Tools).
- Heuristiques/Metaheuristiques pour grands VRP (ALNS, GA, PSO).
- ML/DL/RL pour problèmes dynamiques ou incertains.
- Évaluation : Gap à l'optimum, temps de calcul, robustesse, scalabilité.
- Benchmarks standard : CVRPLIB, TSPLIB, instances Solomon pour VRPTW, SUMO pour trafic.
- Simulation : SUMO, MATSim, AnyLogic pour validation intégrée.
